谱图神经网络是一种基于图信号滤波器的图神经网络(GNN),广泛应用于结点任务。大量知名的GNN可以归入谱GNN,比如ChebyNet[1], GCN[2], BernNet[3]。 给定一个图,令为其邻接矩阵,为一个对角元是结点度数的对角矩阵。归一化的拉普拉斯矩阵为。图信号的多项式滤波器可以表示为的多项式。 现有的谱GNN可以归纳为以下形式: 首先使用多层感知
作为图卷积的卷积核函数g,期望它像卷积神经网络中的卷积核一样,具有很好的局部性质,只会影响到一个像素附近的其他像素。于是可以把g定义成一个拉普拉斯矩阵的函数 g(L)。 每作用一次拉普拉斯矩阵相当于在图上传播了一次邻居节点。可以进一步把 \mathrm{U}^{\mathrm{T}} \mathrm{g} 看作是一个关于拉普拉斯特征...
卷积神经网络CNN中存在一个概念:感受野Receptive Field。 感受野:用来表示网络内部的不同位置的神经元对原始图像的感受范围的大小。 上图解释:上面右边的一个神经元关注自己的范围(左边红色框) 感受野作用 单个神经元将自己感受野内的内容拉直成3*3*3的27维向量 然后将27维的向量作为输入和权重W做內积,并加上偏置bi...
图卷积神经网络(GCN)入门 GCN是从CNN来的 CNN成功在欧式数据上:图像,文本,音频,视频 图像分类,对象检测,机器翻译 CNN基本能力:能学到一些局部的、稳定的结构,通过局部化的卷积核,再通过层级堆叠,将这些局部的结构变成层次化的、多尺度的结构模式。 卷积核的数学性质:平移不变性 非欧数据之图: 最大挑战——没...
二、头部神经网络图谱的绘制方法绘制头部神经网络图谱需要借助先进的成像技术，如功能性磁共振成像（FMRI）和扩散张量成像（DTI）。这些技术能够无损地检测大脑中的活动和结构，并为我们提供大脑中神经元连接的三维视图。结合这些数据，科学家们可以通过计算机技术绘制出详细的神经网络图谱。三、头部神经网络图谱的启示与应用...
3.1 经过训练的谱图卷积网络能够以高精度预测结合能 作者使用Rosetta生成和评分的Vf-TA酶-配体复合物突变库对神经网络进行训练。训练后的GCN模型不仅能够高精度预测未知变异体的结合能，而且比Rosetta快六个数量级。在单个GPU上，每个变异体评估大约需要1.36毫秒，但可以进行并行化。这种加速开辟了以低计算成本扫描数...
谱域图神经网络 特征向量 特征选择 神经网络 特征工程 特征工程的意义是找一个更好的空间去重构表达,把原始的数据对象映射到这个空间去表达,更便于你的应用。比如分类应用,最好是找到线性可分的空间嘛。 不止是神经网络可以代替人工找特征,理论上越是复杂的模型本身就是在代替人工找特征,只不过复杂模型的有效训练...
为此，提出了一种新型的神经网络结构——自适应特征谱神经网络。该算法有效减少了运算时间，可以自适应地选择对分类最有用的特征，形成最高效的特征谱，得到的分类结果具有一定的可解释性，而且由于其运行速度快、内存占用小，因此非常适用于学习辅助软件等方面。以此算法为基础，开发了相应的个性化学习平台。该算法使...
基于深度谱卷积神经网络的高效视觉目标跟踪算法 视觉目标跟踪作为计算机视觉领域的核心任务，致力于在连续视频帧中准确识别和定位特定目标物体，广泛应用于监控、自动驾驶和人机交互等场景。传统跟踪算法如相关滤波和基于特征匹配的方法面临鲁棒性不足和计算开销大的问题，尤其在光照变化、遮挡和快速运动条件下性能显著下降。...
知识图谱嵌入与图神经网络融合的理论基础 知识图谱嵌入的原理 知识图谱嵌入的目标是将图中每个实体和关系表示为低维连续向量,允许我们通过向量运算来推理图中的关系。常见的嵌入方法有TransE、DistMult、ComplEx等。 模型描述 TransE通过加法模型表示关系,即 (h + r \approx t)。DistMult使用双线性模型捕捉实体和关系之...